論文の概要: Superpixel Perception Graph Neural Network for Intelligent Defect
Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.07539v1
- Date: Fri, 14 Oct 2022 05:36:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 17:44:49.889628
- Title: Superpixel Perception Graph Neural Network for Intelligent Defect
Detection
- Title(参考訳): インテリジェント欠陥検出のためのスーパーピクセル知覚グラフニューラルネットワーク
- Authors: Hongbing Shang, Qixiu Yang, Chuang Sun, Xuefeng Chen, Ruqiang Yan
- Abstract要約: 従来のボアスコープ検査は、労働集約、時間消費、経験依存である。
この技術をインテリジェンスで実現するために,SPGNN(Super Pixel Recognition Graph Neural Network)を提案する。
実験により,提案したSPGNNは最先端手法と比較して優れた性能を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.965964228590342
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aero-engine is the core component of aircraft and other spacecraft. The
high-speed rotating blades provide power by sucking in air and fully
combusting, and various defects will inevitably occur, threatening the
operation safety of aero-engine. Therefore, regular inspections are essential
for such a complex system. However, existing traditional technology which is
borescope inspection is labor-intensive, time-consuming, and
experience-dependent. To endow this technology with intelligence, a novel
superpixel perception graph neural network (SPGNN) is proposed by utilizing a
multi-stage graph convolutional network (MSGCN) for feature extraction and
superpixel perception region proposal network (SPRPN) for region proposal.
First, to capture complex and irregular textures, the images are transformed
into a series of patches, to obtain their graph representations. Then, MSGCN
composed of several GCN blocks extracts graph structure features and performs
graph information processing at graph level. Last but not least, the SPRPN is
proposed to generate perceptual bounding boxes by fusing graph representation
features and superpixel perception features. Therefore, the proposed SPGNN
always implements feature extraction and information transmission at the graph
level in the whole SPGNN pipeline, and SPRPN and MSGNN mutually benefit from
each other. To verify the effectiveness of SPGNN, we meticulously construct a
simulated blade dataset with 3000 images. A public aluminum dataset is also
used to validate the performances of different methods. The experimental
results demonstrate that the proposed SPGNN has superior performance compared
with the state-of-the-art methods. The source code will be available at
https://github.com/githbshang/SPGNN.
- Abstract(参考訳): エアロエンジンは航空機や他の宇宙船のコアコンポーネントである。
高速回転翼は空気を吸って完全に燃焼し、様々な欠陥が必然的に発生し、航空エンジンの運転安全性を脅かす。
そのため、このような複雑なシステムには定期的な検査が不可欠である。
しかしながら、ボアスコープ検査である既存の伝統的な技術は、労働集約的、時間消費的、経験依存である。
特徴抽出のための多段階グラフ畳み込みネットワーク(MSGCN)と領域提案のための超画素知覚領域提案ネットワーク(SPRPN)を用いて,この技術を知能で実現するために,新しい超画素知覚グラフニューラルネットワーク(SPGNN)を提案する。
まず、複雑な不規則なテクスチャをキャプチャするために、画像は一連のパッチに変換され、グラフ表現を得る。
次に、複数のGCNブロックからなるMSGCNがグラフ構造の特徴を抽出し、グラフレベルでグラフ情報処理を行う。
最後に、グラフ表現機能とスーパーピクセル知覚機能を用いて知覚境界ボックスを生成するためにsprpnが提案されている。
そのため,提案SPGNNは,SPGNNパイプライン全体のグラフレベルにおいて,常に特徴抽出と情報伝達を実装しており,SPRPNとMSGNNは相互に有利である。
spgnnの有効性を検証するために,3000画像を用いたシミュレーションブレードデータセットを構築した。
公開アルミニウムデータセットは、異なる方法のパフォーマンスを検証するためにも使用される。
実験結果から,提案したSPGNNは最先端手法と比較して優れた性能を示した。
ソースコードはhttps://github.com/githbshang/SPGNNで入手できる。
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